import java.util.Deque;
import java.util.LinkedList;

/**
 * Created with IntelliJ IDEA.
 * Description:
 * User: Microsoft
 * Date: 2023-03-23
 * Time: 14:33
 */


public class Sort {
    //插入排序
    /**
     * 时间复杂度：1+2+3+...+n = n(1+n)/2 = O(N^2)
     * 最好情况：O(N)
     * 说明：当数据趋于有序的时候，排序速度会非常快
     * 所以一般场景是数据基本有序，建议直接使用插入排序
     * 空间复杂度：O(1) 因为排序数组的过程中，我们并没有创建新的空间
     * 稳定性：稳定
     * 如果一个排序是稳定的，那么就可以实现为不稳定的。
     * 但是如果一个排序本身就是不稳定的，那么你是没有办法实现为稳定的。
     */
    public static void insertSort(int[] array){
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            int j = i - 1;
            int tmp = array[i];
            while (j >= 0) {
                if (tmp < array[j]) {
                    //如果if当中判断条件添加等号，那么就从稳定变为不稳定
                    array[j+1] =array[j];
                    j--;
                }else {
                    array[j+1] = tmp;
                    break;
                }
            }
            //防止极端情况下最小值走到j<0
            array[j+1] = tmp;
        }
    }

    //希尔排序
    /**
     * 时间复杂度：O(N^1.3)~O(N^1.5)
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：不稳定的排序
     * @param array
     */
    public static void shellSort(int[] array) {
        int gap = array.length;
        while (gap > 1) {
            shell(array,gap);
            gap /= 2;
        }
        //当gap等于1的时候，再进行整体的插入排序
        shell(array,1);
    }

    public static void shell(int[] array,int gap) {
        for (int i = gap; i < array.length; i++) {
            int j = i - gap;
            int tmp = array[i];
            while (j >= 0) {
                if (tmp < array[j]) {
                    //如果if当中判断条件添加等号，那么就从稳定变为不稳定
                    array[j+gap] =array[j];
                    j-= gap;
                }else {
                    array[j+gap] = tmp;
                    break;
                }
            }
            //防止极端情况下最小值走到j<0
            array[j+gap] = tmp;
        }
    }

    //选择排序
    /**
     * 时间复杂度：O(N^2) 即使是排好序的
     * 空间复杂度：O(1) 没有申请额外的空间
     * 稳定性：不稳定
     * @param array
     */

    public static void selectSort(int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {

            int minIndex = i;
            for (int j = i+1; j < array.length; j++) {
                if (array[j] < array[minIndex]) {
                    minIndex = j;
                }
            }
            //交换
            swap(array,i,minIndex);
        }
    }
    private static void swap(int[] array,int i ,int j) {
        int tmp = array[i];
        array[i] = array[j];
        array[j] = tmp;
    }

    public static void selectSort1(int[] array) {
        int left = 0;
        int right = array.length - 1;
        while (left < right) {
            int minIndex = left;
            int maxIndex = left;

            for (int i = left+1; i <= right;i++) {
                if (array[i] < array[minIndex]) {
                    minIndex = i;
                }
                if (array[i] > array[maxIndex]) {
                    maxIndex = i;
                }
            }

            //当最大值的下标maxIndex就为left下标的时候，第一个交换就会把最大值的下标进行交换
            //言外之意最大值在left这个地方
            swap(array,left,minIndex);
            if (maxIndex == left) {
                maxIndex = minIndex;
            }
            swap(array,right,maxIndex);

            left++;
            right--;
        }
    }

    //堆排序

    /**
     * 时间复杂度：O(NlogN)
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：不稳定
     * @param array
     */
    public static void heapSort(int[] array){
        //创建堆
        creatBigHeap(array);
        //堆排序
        int end = array.length - 1;
        while (end > 0) {
            swap(array,0,end);
            shiftDown(array,0,end);
            end--;
        }
    }
    public static void creatBigHeap(int[] array) {
        for (int parent = (array.length-1-1) / 2; parent >= 0 ; parent--) {
            shiftDown(array,parent,array.length);
        }
    }
    public static void shiftDown(int[] array,int parent,int len) {
        int child = 2*parent + 1;
        while (child < len) {
            if (child + 1 < len && array[child] < array[child + 1]) {
                child++;
            }
            if (array[parent] < array[child]) {
                swap(array,parent,child);
                parent = child;
                child = child*2+1;
            }else {
                break;
            }
        }
    }

    //冒泡排序1
    /**
     *时间复杂度（不考虑优化）：O(N^2)
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：稳定的
     * @param array
     */
    public static void bubbleSort1(int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {
            for (int j = 0; j < array.length - 1 - i; j++) {
                if (array[j] > array[j+1]) {
                    swap(array,j,j+1);
                }
            }
        }
    }

    //冒泡排序2
    public static void bubbleSort2(int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {
            boolean flg = false;
            for (int j = 0; j < array.length - 1 - i; j++) {
                if (array[j] > array[j+1]) {
                    flg = true;
                    swap(array,j,j+1);
                }
            }
            if (flg) {
                return;
            }
        }
    }

    //快速排序
    /**
     * 时间复杂度：N*logN
     *      快速排序比较特殊
     *          最好情况：N*logN
     *          最坏情况：N^2 有序、逆序
     *          当面试官问我们快速排序的时间复杂度的时候，我们应该说N*logN
     *          因为快速排序的场景不可能顺序或者逆序情况下让我们再进行快速排序
     *          直接进行插入排序，可以达到O(N)
     * 空间复杂度
     *          好的情况：logN 二叉树的空间复杂度就是二叉树的递归的深度
     *          坏的情况：N 单分支情况下
     * 稳定行：不稳定
     * 缺点：快速排序可能出现栈溢出的情况
     * @param array
     */
    public static void quickSort(int[] array) {
        quick(array,0,array.length-1);
    }

    private static void quick(int[] array,int start,int end) {
        if (start >= end) {
            return;//必须要有大于号，1 2 3 4 就是一个特例，第一次划分后start为0，end为-1
        }

        if (end - start < 15) {
            //进行插入排序
            insertSort1(array,start,end);
            return;
        }
        //进行三数取中
        int midIndex = midThree(array,start,end);
        swap(array,midIndex,start);

        int pivot = partition(array,start,end);//划分
        quick(array,0,pivot-1);
        quick(array,pivot+1,end);
    }

    //插入排序
    private static void insertSort1(int[] array,int left,int right){
        for (int i = left + 1; i <= right; i++) {
            int j = i - 1;
            int tmp = array[i];
            while (j >= left) {
                if (tmp < array[j]) {
                    //如果if当中判断条件添加等号，那么就从稳定变为不稳定
                    array[j+1] =array[j];
                    j--;
                }else {
                    array[j+1] = tmp;
                    break;
                }
            }
            //防止极端情况下最小值走到j<0
            array[j+1] = tmp;
        }
    }

    //挖坑法
    private static int partition(int[] array,int left,int right) {
        int tmp = array[left];
        while (left < right) {
            while (left < right && array[right] >= tmp) {//这里的等号至少要取一个，不然1 2 1就是一个特例，会陷入死循环
                right--;
            }
            array[left] = array[right];
            while (left < right && array[left] <= tmp) {
                left++;
            }
            array[right] = array[left];
        }
        array[left] = tmp;
        return left;
    }

    //三数取中
    private static int midThree(int[] array,int left,int right) {
        int mid = (left + right) / 2;
        //求最大值
        int tmp = Math.max(array[left],array[right]);
        int max = Math.max(tmp,array[mid]);
        //求最小值
        tmp = Math.min(array[left],array[right]);
        int min = Math.min(tmp,array[mid]);
        //求中间值
        int midValue = array[left] + array[right] + array[mid] - max - min;
        //判断中间值的下标
        if (midValue == array[mid])return mid;
        if (midValue == array[left])return left;
        if (midValue == array[right])return right;
        return -1;
    }




    //Hoare法
    private static int partition1(int[] array,int left,int right) {
        int tmp = array[left];
        int start = left;
        while (left < right) {
            while (left < right && array[right] >= tmp) {//这里的等号至少要取一个，不然1 2 1就是一个特例，会陷入死循环
                right--;
            }
            while (left < right && array[left] <= tmp) {
                left++;
            }
            swap(array,left,right);
        }
        swap(array,left,start);
        return left;
    }


    /**
     * 非递归实现快速排序
     * @param array
     */
    public static void quickSort1(int[] array) {
        Deque<Integer> stack = new LinkedList<>();
        stack.push(0);
        stack.push(array.length - 1);

        while (!stack.isEmpty()) {

            int right = stack.pop();
            int left = stack.pop();
            int pivot = partition(array,left,right);
            //判断pivot下标的左边是否至少还有两个元素
            if (pivot > left + 1) {
                stack.push(left);
                stack.push(pivot - 1);
            }
            //判断pivot下标的右边是否至少还有两个元素
            if (pivot < right - 1) {
                stack.push(pivot + 1);
                stack.push(right);
            }
        }
    }


    //归并排序
    /**
     * 时间复杂度：N*logN 递归logN层，每一层时间复杂度是N
     * 空间复杂度：O(N) 最坏是要多调用空间大小为N的数组
     * 稳定性：稳定
     * 稳定的排序：插入排序 冒泡排序 归并排序
     * @param array
     */
    public static void mergeSort(int[] array) {
        mergeSortFunc(array,0,array.length-1);
    }
    private static void mergeSortFunc(int[] array,int left,int right) {
        if (left >= right) {
            return;
        }
        int mid = (left + right)/2;
        mergeSortFunc(array,left,mid);
        mergeSortFunc(array,mid+1,right);
        merge(array,left,right,mid);
    }

    private static void merge(int[] array,int start,int end,int mid) {
        int s1 = start;
        //int e1 = mid;
        int s2 = mid + 1;
        //int e2 = end;
        int[] tmp = new int[end - start + 1];
        int k = 0;//tmp数组的下标
        while (s1 <= mid && s2 <= end) {
            if (array[s1] <= array[s2]) {
                tmp[k++] = array[s1++];
            }else {
                tmp[k++] = array[s2++];
            }
        }
        //当走到这里后判断s1和s2谁还没走完,将剩余元素放入到数组中
        while (s1 <= mid) {
            tmp[k++] = array[s1++];
        }
        while (s2 <= end) {
            tmp[k++] = array[s2++];
        }

        //将tmp数组中的内容放到array数组对应的位置
        for (int i = 0; i < tmp.length; i++) {
            array[i + start] = tmp[i];
        }
    }

    public static void mergeSort1(int[] array) {
        int gap = 1; //gap个元素为一组
        while (gap < array.length) {
            //i+= gap * 2 当前gap组的时候，去排序下一组的下标
            for (int i = 0; i < array.length; i = i + gap*2) {
                int left = i;
                int mid = left + gap - 1;//有可能会越界，所以要进行修正
                if (mid >= array.length) {
                    mid = array.length - 1;
                }
                int right = mid + gap;//有可能会越界,所以要进行修正
                if (right >= array.length) {
                    right = array.length - 1;
                }
                merge(array,left,right,mid);
            }
            //当前为2组有序，下次变成4组有序
            gap *= 2;
        }
    }

    //计数排序
    /**
     *
     * @param array
     */
    public static void countSort(int[] array) {
        //1.遍历数组 找到最大值和最小值
        int max = array[0];
        int min = array[0];
        int c = 0;
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            if (array[i] < min) {
                min = array[i];
            }
            if (array[i] > max) {
                max = array[i];
            }
            c++;
        }
        System.out.println(c);
        //2.根据最大值最小值确定计数数组长度
        c=0;
        int len = max - min + 1;
        int[] count = new int[len];
        //3.遍历数组，在计数数组当中，记录每个数字出现的次数
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            count[array[i] - min] ++;
            c++;
        }
        System.out.println(c);
        //4.遍历计数数组
        int index = 0;
        c = 0;
        for (int i = 0; i < count.length; i++) {
            c++;
            while (count[i] > 0) {
                //加最小值反应真实数据
                array[index] = i + min;
                index++;
                count[i]--;
            }
        }
        System.out.println(c);
    }
}















